JP2000283741A - Fringe detector, photosensitive drum tester using the same, liquid crystal tester using the same, fringe detecting method, and medium with recorded fringe detection program - Google Patents

Fringe detector, photosensitive drum tester using the same, liquid crystal tester using the same, fringe detecting method, and medium with recorded fringe detection program

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JP2000283741A
JP2000283741A JP9138099A JP9138099A JP2000283741A JP 2000283741 A JP2000283741 A JP 2000283741A JP 9138099 A JP9138099 A JP 9138099A JP 9138099 A JP9138099 A JP 9138099A JP 2000283741 A JP2000283741 A JP 2000283741A
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fringe
unit
blocks
processing
stripe
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Yoshitake Shigeyama
吉偉 重山
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a stripe detector which can compute the characteristic quantity of fringe including a direction of fringe. SOLUTION: This fringe detector is provided with a square block dividing part 21 to dividing an optical fringe picture of a photographed object to be tested into blocks comprising a plurality of assembled picture elements, a DCT processing part 22 to convert through discrete cosine an information within the blocks divided by the square block dividing part 21, a fringe candidate block extraction part 24 to extract a fringe candidate block every conversion coefficient on the basis of the processing result by the DCT processing part 22, and a directional filter processing part 25 to apply a filter for processing in consideration of directionally to the fringe candidate block extracted every conversion coefficient by the fringe candidate block extraction part 24.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、検査対象物の表面
に現れる干渉縞やモアレ縞等の光学的縞を検出して評価
する技術に関し、特に、光学的縞の向きを含んだ縞特徴
量を算出して検査対象物の表面状態を評価する縞検出装
置、それを用いた感光体ドラム検査装置、それを用いた
液晶パネル検査装置、縞検出方法および縞検出プログラ
ムを記録した媒体に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technique for detecting and evaluating optical fringes such as interference fringes and moiré fringes appearing on the surface of an inspection object, and more particularly to a fringe feature quantity including the direction of optical fringes. The present invention relates to a fringe detecting device for calculating the surface condition of an inspection object by calculating the following, a photosensitive drum inspecting device using the same, a liquid crystal panel inspecting device using the same, a fringe detecting method, and a medium recording a fringe detecting program.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、製品の大量生産に伴って、検査対
象物を自動的に検査する技術が種々開発されており、そ
の1つとして検査対象物の表面状態に依存して光学的に
発生する縞を撮像し、その縞を解析することによって検
査対象物の不良箇所を検出する技術がある。この技術に
関連するものとして、特開平7−260457号公報、
特開平9- 61125号公報および特開平10−132
535号公報に開示された発明がある。
2. Description of the Related Art In recent years, with the mass production of products, various techniques for automatically inspecting an inspection object have been developed. One of the techniques is optically generated depending on the surface state of the inspection object. There is a technique for detecting a defective portion of an inspection object by imaging a stripe to be inspected and analyzing the stripe. Japanese Unexamined Patent Publication No. Hei 7-260457,
JP-A-9-61125 and JP-A-10-132
There is an invention disclosed in JP-A-535-535.

【0003】特開平7- 260457号公報に開示され
た表面検査装置は、被検査面の干渉縞パターン像を撮像
する撮像部と、撮像部からの映像信号に基づく画像デー
タを得るA/D変換部と、A/D変換部によって得られ
た画像データにおける所定の単位期間に相当する単位区
分毎に、それがあらわす干渉縞パターン像を形成する干
渉縞の配置状態を検出する干渉縞状態検出部と、干渉縞
状態検出部からの検出出力に基づいて被検査面における
欠陥に起因する干渉縞の変化を検出する欠陥検出部とを
含む。
A surface inspection apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 7-260457 discloses an image pickup unit for picking up an interference fringe pattern image of a surface to be inspected, and an A / D converter for obtaining image data based on a video signal from the image pickup unit. And an interference fringe state detecting unit for detecting an arrangement state of an interference fringe forming an interference fringe pattern image represented by each unit section corresponding to a predetermined unit period in the image data obtained by the A / D conversion unit And a defect detection unit that detects a change in interference fringes due to a defect on the surface to be inspected based on a detection output from the interference fringe state detection unit.

【0004】この表面検査装置は、不良箇所における干
渉縞が密になることを利用して、被検査面の欠陥を検出
している。すなわち、干渉縞状態検出部が干渉縞を含む
撮像画像に対して、各水平方向のライン単位の濃淡プロ
フィールを基づいて縞の間隔(縞の周期)を算出する。
そして、欠陥検出部は、被検査面における縞の周期が所
定の良品における縞の周期よりも小さくなる部分、また
は被検査面における縞の周期から換算される所定範囲内
毎の縞数が所定の良品における縞数よりも多くなる部分
を不良箇所として検出する。
This surface inspection apparatus detects a defect on a surface to be inspected by utilizing the fact that interference fringes at a defective portion become dense. That is, the interference fringe state detection unit calculates the fringe interval (fringe cycle) for the captured image including the interference fringes based on the grayscale profile of each horizontal line.
Then, the defect detection unit determines whether the number of fringes in each of a predetermined range converted from the fringe period on the inspected surface or the portion where the fringe period on the inspected surface is smaller than the fringe period on the predetermined non-defective product is a predetermined number. A portion having more stripes than a good product is detected as a defective portion.

【0005】また、特開平9- 61125号公報に開示
された積層板検査システムは、被検査物(2枚の平板ガ
ラスを貼り合わせた積層板)にレーザ光ビームを照射す
るレーザ光源と、レーザ光ビームの照射によって現れる
被検査物の干渉縞像を撮像するTVカメラと、TVカメ
ラによって撮像された干渉縞の縞ピッチが所定値よりも
密となる領域を判別するCPU(Central Processing U
nit )とを含む。
[0005] A laminated plate inspection system disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-61125 discloses a laser light source for irradiating an object to be inspected (a laminated plate obtained by laminating two flat glasses) with a laser light source. A TV camera that captures an interference fringe image of the inspection object that appears due to the irradiation of the light beam, and a CPU (Central Processing U) that determines an area where the fringe pitch of the interference fringe captured by the TV camera is denser than a predetermined value.
nit).

【0006】CPUは、TVカメラによって撮像された
干渉縞像に対してFFT(高速フーリエ変換)処理を行
ない、所定の周波数以上の部分を残すようにハイパスフ
ィルタ処理を行なった後に逆FFT処理を行なう。CP
Uは、この逆FFT処理によって得られた画像の中か
ら、高周波数領域として残された部分を不良箇所として
検出する。
The CPU performs an FFT (fast Fourier transform) process on the interference fringe image picked up by the TV camera, performs a high-pass filter process so as to leave a portion having a frequency equal to or higher than a predetermined frequency, and then performs an inverse FFT process. . CP
U detects, from the image obtained by the inverse FFT processing, a portion left as a high frequency region as a defective portion.

【0007】さらには、特開平10−132535号公
報に開示された表面検査装置は、レーザ光を2分割して
被検査面に照射する投光部と、被検査面からの反射光を
受光する受光部と、被検査面上に形成された干渉縞を光
学的にフーリエ変換する像変換部と、像変換部によって
形成された光学的フーリエ変換像を表示する表示部とを
含む。像変換部によって形成された光学的フーリエ変換
像を表示部に表示することによって、被検査面の欠陥の
有無を明らかにしている。
Further, the surface inspection apparatus disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 10-132535 discloses a light projecting unit that divides a laser beam into two and irradiates the surface to be inspected, and receives light reflected from the surface to be inspected. It includes a light receiving unit, an image conversion unit that optically Fourier-transforms interference fringes formed on the surface to be inspected, and a display unit that displays an optical Fourier transform image formed by the image conversion unit. The presence or absence of a defect on the surface to be inspected is clarified by displaying the optical Fourier transform image formed by the image conversion unit on the display unit.

【0008】この表面検査装置は、レーザ光を被検査面
に照射するスポット計測によって検査を行なうものであ
り、レーザ光を2次元的に走査して広範な領域における
欠陥部分の検出を可能としている。
This surface inspection apparatus performs inspection by spot measurement by irradiating a surface to be inspected with laser light, and enables two-dimensional scanning with laser light to detect a defective portion in a wide area. .

【0009】[0009]

【発明が解決しようとする課題】しかし、特開平7−2
60457号公報に開示された表面検査装置において、
干渉縞の周期を正確に計測することができるのは、図1
6(a)に示すように撮像画像102の水平方向103
に対して縞101が垂直になっている場合である。すな
わち、この場合には実際の干渉縞101の周期Dと計測
値dとが一致することになる。しかし、図16(b)に
示すように撮像画像102の水平方向103に対して干
渉縞101が垂直になっていない場合(撮像画像の水平
方向103に対して干渉縞101が角度θ( θ<90
°)となっている場合)には、濃淡プロフィールから算
出される干渉縞101の周期dは実際の干渉縞101の
周期Dよりも大きく(1/sinθ倍に)なるという問
題点があった。
However, Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 7-2
In the surface inspection apparatus disclosed in Japanese Patent No. 60457,
Figure 1 shows that the period of the interference fringes can be measured accurately.
6A, the horizontal direction 103 of the captured image 102
This is the case where the stripe 101 is perpendicular to. That is, in this case, the actual period D of the interference fringes 101 matches the measured value d. However, when the interference fringes 101 are not perpendicular to the horizontal direction 103 of the captured image 102 as shown in FIG. 16B (the interference fringes 101 have an angle θ (θ <θ 90
°)), there is a problem that the period d of the interference fringes 101 calculated from the shading profile is larger (1 / sin θ times) than the period D of the actual interference fringes 101.

【0010】また、図16(c)に示すように縞101
が撮像画像102の水平方向103と一致する場合に
は、干渉縞101の特徴が濃淡プロフィールに現れなく
なり、事実上干渉縞101の周期の計測が不可能とな
る。また、干渉縞101が図16(a)〜図16(c)
に示すように直線となるのは極めて稀であり、一般には
干渉縞101は曲線となるため、撮像画像の水平方向1
03に対する干渉縞101の角度θの値が計測位置によ
って変動することになる。したがって、ライン単位(縞
周期)の計測では角度θを算出することは不可能であ
り、任意の位置における干渉縞101の周期の正確な計
測が不可能であるという問題点があった。
Also, as shown in FIG.
Is coincident with the horizontal direction 103 of the captured image 102, the characteristics of the interference fringes 101 do not appear in the shading profile, and the measurement of the period of the interference fringes 101 is practically impossible. The interference fringes 101 are shown in FIGS. 16 (a) to 16 (c).
It is extremely rare that a straight line is formed as shown in FIG.
The value of the angle θ of the interference fringe 101 with respect to 03 varies depending on the measurement position. Therefore, it is impossible to calculate the angle θ in line-by-line (fringe period) measurement, and it is impossible to accurately measure the period of the interference fringe 101 at an arbitrary position.

【0011】また、特開平9−61125号公報に開示
された積層板検査システムにおいては、検査領域内に全
面的に発生する縞に対しては有効であるが、検査領域内
に部分的に発生する縞に対しては有効でないというFF
T特有の問題がある。すなわち、FFTによって得られ
る周波数分布において、検査領域内に部分的に発生する
縞の特性があまり強く現われないため感度が弱く、その
縞の検出が困難となるという問題がある。
Further, in the laminated board inspection system disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-61125, it is effective for stripes generated entirely in the inspection area, but partially generated in the inspection area. FF that is not effective for stripes
There is a problem specific to T. That is, in the frequency distribution obtained by the FFT, the characteristics of the stripes partially generated in the inspection area do not appear so strongly, so that there is a problem that the sensitivity is weak and the detection of the stripes becomes difficult.

【0012】また、検査領域内に部分的に発生する縞を
検出できたとしても、その縞が検査領域内に存在するこ
とを確認できるに過ぎず、その縞の位置まで検出するこ
とはできないという問題点もあった。この問題は、フー
リエ変換が無限に繰り返される正弦波を基底とする信号
変換であることに起因するものである。したがって、画
像信号処理においてFFTを有効に利用できるのは、予
め対象とする画像の周波数が判っており、検査領域内全
体に広がる高周波ノイズを除去することを目的とする場
合であると言える。
Further, even if a stripe generated partially in the inspection area can be detected, it can only be confirmed that the stripe exists in the inspection area, and it cannot be detected up to the position of the stripe. There were also problems. This problem is due to the fact that the Fourier transform is a signal transform based on a sine wave that is repeated infinitely. Therefore, it can be said that the FFT can be effectively used in the image signal processing when the frequency of the target image is known in advance and the purpose is to remove high-frequency noise that spreads over the entire inspection area.

【0013】特開平10−132535号公報に開示さ
れた表面検査装置は、上記フーリエ変換の問題点を解決
するものである。すなわち、この表面検査装置において
は、微小範囲(レーザスポット径)内の画像に対して光
学的フーリエ変換を行なって縞を検出する。そして、こ
の処理を2次元的に走査しながら行なうことによって、
広範囲の計測を可能にしている。したがって、レーザス
ポット径と同程度またはそれ以上の大きさの領域に広が
る縞の有無を正確に判定することができる。また、その
時の走査位置から縞の位置を特定することもできるた
め、レーザスポット径を十分に小さくしておけば縞が発
生する部分を感度よく検出することが可能となる。
A surface inspection apparatus disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 10-132535 solves the above-mentioned problem of Fourier transform. That is, in this surface inspection apparatus, stripes are detected by performing an optical Fourier transform on an image in a minute range (laser spot diameter). By performing this processing while scanning two-dimensionally,
It enables a wide range of measurements. Therefore, it is possible to accurately determine the presence or absence of a fringe that spreads over a region having a size equal to or larger than the laser spot diameter. In addition, since the position of the stripe can be specified from the scanning position at that time, if the laser spot diameter is made sufficiently small, the portion where the stripe occurs can be detected with high sensitivity.

【0014】しかし、縞の向きや2次元的連続性を考慮
した処理ではないため、光干渉によって現れる縞以外の
画像、たとえば白色ノイズ、検査対象物表面の反射率ム
ラまたはテクスチャ等による明度変化の影響を受けた場
合には、これらを干渉縞と区別して除去することができ
ないという問題点があった。
However, since the process is not a process taking into account the direction of the fringes and the two-dimensional continuity, images other than fringes appearing due to light interference, for example, white noise, unevenness in the reflectivity of the surface of the inspection object, or change in brightness due to texture, etc. When affected, there is a problem that these cannot be removed separately from interference fringes.

【0015】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、第1の目的は、縞の向きを含んだ縞
特徴量を算出することが可能な縞検出装置を提供するこ
とである。
The present invention has been made to solve the above problems, and a first object of the present invention is to provide a fringe detecting device capable of calculating a fringe feature amount including a fringe direction. It is.

【0016】第2の目的は、照明強度の変化や検査対象
物表面の光反射率変化による縞コントラストの変化の影
響を受けない、ロバスト性の高い縞検出が可能な縞検出
装置を提供することである。
A second object of the present invention is to provide a fringe detecting apparatus capable of detecting fringes with high robustness, which is not affected by a change in fringe contrast due to a change in illumination intensity or a change in light reflectance on the surface of the inspection object. It is.

【0017】第3の目的は、白色ノイズ、検査対象物表
面の反射率ムラ、またはテクスチャ等による明度変化の
影響を排除することが可能な縞検出装置を提供すること
である。
A third object is to provide a fringe detecting device capable of eliminating the influence of brightness change due to white noise, reflectance unevenness on the surface of an inspection object, or texture.

【0018】第4の目的は、縞の向きを含んだ縞特徴量
を算出し、不良箇所を正確に検出することが可能な感光
体ドラム検査装置を提供することである。
A fourth object of the present invention is to provide a photoreceptor drum inspection apparatus capable of calculating a fringe feature quantity including a direction of a fringe and accurately detecting a defective portion.

【0019】第5の目的は、縞の向きを含んだ縞特徴量
を算出し、不良箇所を正確に検出することが可能な液晶
パネル検査装置を提供することである。
A fifth object of the present invention is to provide a liquid crystal panel inspection apparatus capable of calculating a fringe feature quantity including a direction of a fringe and accurately detecting a defective portion.

【0020】[0020]

【課題を解決するための手段】請求項1に記載の縞検出
装置は、撮像された検査対象物の光学的縞の画像を複数
の画素集合で構成されるブロックに分割するための分割
手段と、分割手段によって分割されたブロック内の情報
に対して離散コサイン変換を行なうための処理手段と、
処理手段による処理結果に基づいて検査対象物を評価す
るための評価手段とを含む。
According to a first aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting apparatus, comprising: a dividing unit configured to divide a captured image of an optical fringe of an inspection object into blocks each including a plurality of pixel sets; Processing means for performing a discrete cosine transform on information in the block divided by the dividing means,
Evaluation means for evaluating the inspection object based on a processing result by the processing means.

【0021】処理手段は、分割手段によって分割された
ブロック内の情報に対して離散コサイン変換を行なうの
で、縞の向きを含めた縞特徴量を算出することができ、
縞を正確に検出することが可能となる。
The processing means performs a discrete cosine transform on the information in the block divided by the dividing means, so that it is possible to calculate the fringe feature quantity including the direction of the fringe.
The fringes can be accurately detected.

【0022】請求項2に記載の縞検出装置は、請求項1
記載の縞検出装置であって、評価手段は、処理手段によ
って得られた変換係数毎に2次元マトリックスを生成
し、2次元マトリックス内において相対的に振幅の大き
いブロックを縞候補ブロックとして抽出するための抽出
手段を含む。
The fringe detecting device according to the second aspect is the first aspect.
In the fringe detecting device described above, the evaluating unit generates a two-dimensional matrix for each transform coefficient obtained by the processing unit, and extracts a block having a relatively large amplitude in the two-dimensional matrix as a fringe candidate block. Extraction means.

【0023】抽出手段は、2次元マトリックス内におい
て相対的に振幅の大きいブロックを縞候補ブロックとし
て抽出するので、照明強度の変化や検査対象物表面の光
反射率の変化による縞コントラストの変化の影響をなく
すことができ、ロバスト性の高い縞の検出が可能とな
る。
Since the extracting means extracts a block having a relatively large amplitude as a fringe candidate block in the two-dimensional matrix, the influence of a change in fringe contrast due to a change in illumination intensity or a change in light reflectance on the surface of the inspection object. Can be eliminated, and a highly robust fringe can be detected.

【0024】請求項3に記載の縞検出装置は、請求項2
記載の縞検出装置であって、抽出手段は、処理手段によ
る処理結果に対して変換係数毎に平均値および標準偏差
を算出するための算出手段と、算出手段によって算出さ
れた平均値および標準偏差に基づいて縞候補ブロックを
抽出するための縞候補ブロック抽出手段とを含む。
According to a third aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting apparatus.
In the fringe detection device described above, the extraction unit includes a calculation unit for calculating an average value and a standard deviation for each conversion coefficient with respect to a processing result obtained by the processing unit, and the average value and the standard deviation calculated by the calculation unit. And a fringe candidate block extracting means for extracting a fringe candidate block based on

【0025】縞候補ブロック抽出手段は、算出手段によ
って算出された平均値および標準偏差に基づいて縞候補
ブロックを抽出するので、さらにロバスト性の高い縞の
検出が可能になる。
Since the fringe candidate block extracting means extracts fringe candidate blocks based on the average value and the standard deviation calculated by the calculating means, it is possible to detect fringes having higher robustness.

【0026】請求項4に記載の縞検出装置は、請求項3
記載の縞検出装置であって、縞候補ブロック抽出手段
は、ブロックの変換係数と平均値との間の距離が、標準
偏差に所定値を乗算した値以上であるブロックを縞候補
ブロックとして抽出するための手段を含む。
According to the fourth aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting apparatus.
In the fringe detecting device described above, the fringe candidate block extracting means extracts a block in which a distance between a conversion coefficient and an average value of the block is equal to or larger than a value obtained by multiplying a standard deviation by a predetermined value as a fringe candidate block. Means.

【0027】ブロックの変換係数と平均値との間の距離
が、標準偏差に所定値を乗算した値以上であるブロック
を縞候補ブロックとして抽出するので、縞候補ブロック
の抽出が簡単に行なえるようになる。
Since a block in which the distance between the conversion coefficient of the block and the average value is equal to or larger than a value obtained by multiplying the standard deviation by a predetermined value is extracted as a fringe candidate block, the fringe candidate block can be easily extracted. become.

【0028】請求項5に記載の縞検出装置は、請求項2
〜4のいずれかに記載の縞検出装置であって、評価手段
はさらに抽出手段によって抽出された縞候補ブロックの
中から縞特徴量が類似し、縞候補ブロックが互いに隣接
するブロックを抽出するための縞抽出手段を含む。
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting device.
In the fringe detecting device according to any one of the above (1) to (4), the evaluating means further extracts, from among the fringe candidate blocks extracted by the extracting means, blocks having similar fringe feature amounts and adjacent fringe candidate blocks. And a stripe extracting means.

【0029】縞抽出手段は、抽出手段によって抽出され
た縞候補ブロックの中から縞特徴量が類似し、縞候補ブ
ロックが互いに隣接するブロックを抽出するので、白色
ノイズや検査対象物表面の反射ムラまたはテクスチャに
よる明度変化の影響を排除することが可能となる。
The fringe extracting means extracts similar blocks from the fringe candidate blocks extracted by the extracting means, and extracts the blocks in which the fringe candidate blocks are adjacent to each other. Alternatively, it is possible to eliminate the influence of brightness change due to texture.

【0030】請求項6に記載の縞検出装置は、請求項5
記載の縞検出装置であって、縞抽出手段は、抽出手段に
よって抽出された変換係数毎の縞候補ブロックに対し
て、方向性を考慮したフィルタ処理を行なうためのフィ
ルタ処理手段を含む。
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting device.
In the fringe detecting device described above, the fringe extracting unit includes a filter processing unit for performing a filtering process in consideration of directionality on the fringe candidate block for each transform coefficient extracted by the extracting unit.

【0031】フィルタ処理手段は、抽出手段によって抽
出された変換係数毎の縞候補ブロックに対して、方向性
を考慮したフィルタ処理を行なうので、さらに明度変化
の影響を排除することが可能となる。
The filter processing means performs filter processing in consideration of directionality on the stripe candidate block for each transform coefficient extracted by the extraction means, so that it is possible to further eliminate the influence of a change in brightness.

【0032】請求項7に記載の縞検出装置は、請求項6
記載の縞検出装置であって、縞検出装置はさらにフィル
タ処理手段による変換係数毎の処理結果をマージするた
めのマージ手段を含む。
According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting apparatus according to the sixth aspect.
The fringe detecting device as described above, wherein the fringe detecting device further includes a merging unit for merging processing results for each conversion coefficient by the filter processing unit.

【0033】マージ手段は、フィルタ処理手段による変
換係数毎の処理結果をマージするので、全方向の縞を処
理結果として出力することが可能となる。
The merging means merges the processing results for each of the transform coefficients by the filter processing means, so that stripes in all directions can be output as processing results.

【0034】請求項8に記載の縞検出装置は、請求項1
〜7のいずれかに記載の縞検出装置であって、処理手段
は、離散コサイン変換によって得られた変換係数のう
ち、特定の変換係数のみを抽出するための手段を含む。
The fringe detecting device according to the eighth aspect is the first aspect.
8. The fringe detecting device according to any one of items 1 to 7, wherein the processing unit includes a unit for extracting only a specific transform coefficient from the transform coefficients obtained by the discrete cosine transform.

【0035】離散コサイン変換によって得られた変換係
数のうち、特定の変換係数のみを抽出するので、処理の
高速化を図ることが可能となる。
Since only a specific transform coefficient is extracted from the transform coefficients obtained by the discrete cosine transform, the processing can be speeded up.

【0036】請求項9に記載の感光体ドラム検査装置
は、感光体ドラムに光を照射するための発光手段と、発
光手段からの光の反射光によって発生する感光体ドラム
の光学的縞を撮像するための撮像手段と、感光体ドラム
の回転を制御するための制御手段と、撮像手段によって
撮像された画像を複数の画素集合で構成されるブロック
に分割するための分割手段と、分割手段によって分割さ
れたブロック内の情報に対して離散コサイン変換を行な
うための処理手段と、処理手段による処理結果に基づい
て前記感光体ドラムを評価するための評価手段とを含
む。
According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a photoreceptor drum inspection apparatus, wherein light emitting means for irradiating light to the photoreceptor drum and optical fringes of the photoreceptor drum generated by light reflected from the light emitting means are imaged. An imaging unit for controlling the rotation of the photosensitive drum, a dividing unit for dividing an image captured by the imaging unit into blocks each including a plurality of pixel sets, and a dividing unit. The processing unit includes a processing unit for performing a discrete cosine transform on information in the divided blocks, and an evaluation unit for evaluating the photosensitive drum based on a processing result by the processing unit.

【0037】処理手段は、分割手段によって分割された
ブロック内の情報に対して離散コサイン変換を行なうの
で、感光体ドラムの縞の向きを含めた縞特徴量を算出す
ることができ、感光体ドラムの検査を正確に行なうこと
が可能となる。
The processing means performs a discrete cosine transform on the information in the block divided by the dividing means, so that it is possible to calculate the stripe characteristic amount including the direction of the stripe of the photosensitive drum. Inspection can be performed accurately.

【0038】請求項10に記載の液晶パネル検査装置
は、液晶パネルに光を照射するための発光手段と、発光
手段からの光の反射光によって発生する液晶パネルの光
学的縞を撮像するための撮像手段と、撮像手段によって
撮像された画像を複数の画素集合で構成されるブロック
に分割するための分割手段と、分割手段によって分割さ
れたブロック内の情報に対して離散コサイン変換を行な
うための処理手段と、処理手段による処理結果に基づい
て液晶パネルを評価するための評価手段とを含む。
According to a tenth aspect of the present invention, there is provided a liquid crystal panel inspection apparatus for irradiating a liquid crystal panel with light, and for imaging optical fringes of the liquid crystal panel generated by reflected light of the light from the light emitting means. An imaging unit; a dividing unit configured to divide an image captured by the imaging unit into blocks each including a plurality of pixel sets; and a unit configured to perform a discrete cosine transform on information in the blocks divided by the dividing unit. A processing unit; and an evaluation unit for evaluating the liquid crystal panel based on a processing result by the processing unit.

【0039】処理手段は、分割手段によって分割された
ブロック内の情報に対して離散コサイン変換を行なうの
で、液晶パネルの縞の向きを含めた縞特徴量を算出する
ことができ、液晶パネルの検査を正確に行なうことが可
能となる。
The processing means performs the discrete cosine transform on the information in the block divided by the dividing means, so that it is possible to calculate the fringe feature amount including the direction of the fringe of the liquid crystal panel. Can be performed accurately.

【0040】請求項11に記載の縞検出方法は、撮像さ
れた検査対象物の光学的縞の画像を複数の画素集合で構
成されるブロックに分割するステップと、分割されたブ
ロック内の情報に対して離散コサイン変換を行なうステ
ップと、離散コサイン変換の処理結果に基づいて検査対
象物を評価するステップとを含む。
According to a eleventh aspect of the present invention, there is provided a fringe detecting method for dividing a captured image of an optical fringe of a test object into blocks each including a plurality of pixel sets, And performing a discrete cosine transform on the inspection object, and evaluating the inspection object based on a processing result of the discrete cosine transform.

【0041】分割されたブロック内の情報に対して離散
コサイン変換を行なうので、縞の向きを含めた縞特徴量
を算出することができ、縞を正確に検出することが可能
となる。
Since the discrete cosine transform is performed on the information in the divided blocks, it is possible to calculate the fringe feature amount including the direction of the fringe, and to accurately detect the fringe.

【0042】請求項12に記載の媒体に記録された縞検
出プログラムは、撮像された検査対象物の光学的縞の画
像を複数の画素集合で構成されるブロックに分割するス
テップと、分割されたブロック内の情報に対して離散コ
サイン変換を行なうステップと、離散コサイン変換の処
理結果に基づいて前記検査対象物を評価するステップと
を含む。
According to a twelfth aspect of the present invention, a fringe detection program recorded on a medium divides a captured image of an optical fringe of an inspection object into blocks each including a plurality of pixel sets. Performing a discrete cosine transform on the information in the block; and evaluating the inspection object based on a processing result of the discrete cosine transform.

【0043】分割されたブロック内の情報に対して離散
コサイン変換を行なうので、縞の向きを含めた縞特徴量
を算出することができ、縞を正確に検出することが可能
となる。
Since the discrete cosine transform is performed on the information in the divided blocks, it is possible to calculate the fringe feature amount including the direction of the fringe, and to accurately detect the fringe.

【0044】[0044]

【発明の実施の形態】(実施の形態1)図1は、本発明
の実施の形態1における縞検出装置の概略構成を示すブ
ロック図である。この縞検出装置は、撮像画像を複数の
画素集合で構成される矩形ブロックに分割する矩形ブロ
ック分割部21と、矩形ブロックに対してDCT(離散
コサイン変換)処理を行なうDCT処理部22と、DC
T処理によって求められた変換係数毎に平均値および平
均偏差を算出する平均値/標準偏差算出部23と、平均
値/標準偏差算出部23によって算出された平均値およ
び標準偏差に基づいて縞候補となる矩形ブロックを抽出
する縞候補ブロック抽出部24と、縞候補ブロック抽出
部24によって抽出された縞候補となる矩形ブロックの
集合(以下、縞候補ブロック群と呼ぶ。)に対して方向
性を考慮したフィルタ処理を行なう方向別フィルタ処理
部25と、方向別フィルタ処理部25によって得られた
処理結果を重ね合わせる処理結果マージ部26とを含
む。
(Embodiment 1) FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a fringe detecting device according to Embodiment 1 of the present invention. This fringe detecting device includes a rectangular block dividing unit 21 that divides a captured image into rectangular blocks each including a plurality of pixel sets, a DCT processing unit 22 that performs DCT (discrete cosine transform) processing on the rectangular blocks,
An average value / standard deviation calculation unit 23 for calculating an average value and an average deviation for each conversion coefficient obtained by the T processing, and a fringe candidate based on the average value and the standard deviation calculated by the average value / standard deviation calculation unit 23 The directionality is determined with respect to a stripe candidate block extraction unit 24 that extracts a rectangular block that becomes a pattern, and a set of rectangular blocks that are stripe candidates extracted by the stripe candidate block extraction unit 24 (hereinafter, referred to as a stripe candidate block group). It includes a direction-specific filter processing unit 25 that performs the filtering process in consideration of the above, and a processing result merge unit 26 that superimposes the processing results obtained by the direction-specific filter processing unit 25.

【0045】図2は、本実施の形態における縞検出装置
の処理手順を説明するためのフローチャートである。適
宜他の図面を参照しながら、この縞検出装置の処理手順
について説明する。
FIG. 2 is a flowchart for explaining the processing procedure of the fringe detecting device according to the present embodiment. The processing procedure of this fringe detection device will be described with reference to other drawings as appropriate.

【0046】図3は、検査対象物の表面状態に依存して
発生する干渉縞等の光学的縞を撮像したときの画像を模
式的に示している。図3は、撮像画像32全体に光学的
縞31が撮像されている様子を示しており、分解能を5
12×512画素(画素MI={Iij;0≦i,j≦5
11})としている。なお、この撮像画像32の分解能
は他の画素数であっても良いし、画素34は正方形でな
くても良い。
FIG. 3 schematically shows an image when an optical fringe such as an interference fringe generated depending on the surface condition of the inspection object is imaged. FIG. 3 illustrates a state in which the optical fringe 31 is captured in the entire captured image 32, and the resolution is 5%.
12 × 512 pixels (pixel MI = {I ij ; 0 ≦ i, j ≦ 5
11}). Note that the resolution of the captured image 32 may be another number of pixels, and the pixels 34 may not be square.

【0047】まず、矩形ブロック分割部21は、撮像画
像32を複数の画素集合で構成される矩形ブロックに細
分化する(S1)。図4は、撮像画像32を矩形ブロッ
ク35に細分化した様子を示している。この矩形ブロッ
クを8×8画素の正方ブロック(MP={Pxy;0≦
x,y≦7})とすることによって、撮像画像32を6
4×64のブロックマトリックス(MB={MPmn;0
≦x,y≦63})に細分化している。なお、この矩形
ブロックMPはこれ以外のサイズであっても良く、正方
でなくても良い。
First, the rectangular block dividing unit 21 divides the captured image 32 into rectangular blocks each composed of a plurality of pixel sets (S1). FIG. 4 shows a state where the captured image 32 is subdivided into rectangular blocks 35. This rectangular block is converted into a square block of 8 × 8 pixels (MP = {P xy ; 0 ≦
x, y ≦ 7}), the captured image 32
4 × 64 block matrix (MB = {MP mn ; 0
≦ x, y ≦ 63}. The rectangular block MP may have a size other than this, and may not be a square.

【0048】次に、DCT処理部22は、矩形ブロック
分割部21によって得られた矩形ブロック単位でDCT
処理を行ない、8×8個(8×8画素の場合)の変換係
数からなる変換係数マトリックスを求める(S2)。矩
形ブロックMPを構成する各画素の位置座標を(x,
y)、画素の濃淡値をPxy;0≦x,y≦7、変換係数
マトリックスMS内の変換係数位置を(u,v)、その
変換係数をSuv;0≦u,v≦7とすると、直交変換式
は次式となる。
Next, the DCT processing unit 22 performs the DCT processing for each rectangular block obtained by the rectangular block dividing unit 21.
Processing is performed to obtain a transform coefficient matrix composed of 8 × 8 (in the case of 8 × 8 pixels) transform coefficients (S2). The position coordinates of each pixel constituting the rectangular block MP are represented by (x,
y), the gray value of the pixel is P xy ; 0 ≦ x, y ≦ 7, the conversion coefficient position in the conversion coefficient matrix MS is (u, v), and the conversion coefficient is S uv ; 0 ≦ u, v ≦ 7. Then, the orthogonal transformation equation is as follows.

【0049】[0049]

【数1】 (Equation 1)

【0050】図5は、変換係数Suvに対応する基底画像
を示す図である。基底画像の濃淡変化はCOS波形とな
るが、図表現の便宜上COSの値が正となる部分を白、
負となる部分を黒として2値で表わすものとする。ま
た、図5に示す基底画像のそれぞれは、64個の直交基
底画像行列の(u,v)位置の画像に対応しており、変
換係数Suvの値が大きいと(u,v)位置の基底画像の
成分が強く含まれていることを意味している。
FIG. 5 is a diagram showing a base image corresponding to the transform coefficient Suv . The shading change of the base image becomes a COS waveform, but for convenience of illustration, the portion where the value of COS is positive is white,
It is assumed that a negative portion is represented by binary values as black. Further, each of the base images shown in FIG. 5 corresponds to the image at the (u, v) position of the 64 orthogonal base image matrices, and if the value of the transform coefficient S uv is large, the base image at the (u, v) position This means that the components of the base image are strongly included.

【0051】図5から判るように、基底画像は左から右
に進むにつれて高周波の水平周波成分(縦縞)を多く含
み、上から下に進むにつれて高周波の垂直周波成分(横
縞)を多く含むことになり、8×8画素の矩形ブロック
MPはこの64個の基底画像の線形結合で表わされるこ
とになる。したがって、変換係数マトリックスMSにお
けるSuv値の分布状態を読み取ることによって、どの周
波数成分が強く含まれているか、およびどの方向の縞が
どれほど強く含まれているかという縞の特徴量(向き、
周期、振幅)を容易に把握することが可能になる。
As can be seen from FIG. 5, the base image contains many high-frequency horizontal frequency components (vertical stripes) as going from left to right, and contains many high-frequency vertical frequency components (horizontal stripes) as going from top to bottom. Thus, a rectangular block MP of 8 × 8 pixels is represented by a linear combination of the 64 base images. Therefore, by reading the distribution state of the S uv value in the transform coefficient matrix MS, the stripe feature amount (direction, direction,
(Cycle, amplitude) can be easily grasped.

【0052】しかし、高周波領域には一般に白色ノイズ
が含まれやすく、画像分解能の観点からも高周波領域を
扱うことは無意味であるので、高周波成分を切り捨てて
比較的低周波領域に着目する方が有効である。したがっ
て、64個の変換係数Suvのうち、図5の破線で囲んだ
基底画像に対応する12個の変換係数E={(u,v)
=(0,2),(0,3),(0,4),(1,2),
(1,3),(1,1),(2,2),(2,1),
(3,1),(2,0),(3,0),(4,0)}の
みを縞の評価対象として選択することにする。なお、こ
れ以外の変換係数の組み合わせであっても良いことは言
うまでもない。
However, in general, white noise is likely to be included in the high-frequency region, and it is meaningless to treat the high-frequency region from the viewpoint of image resolution. Therefore, it is better to cut off the high-frequency component and focus on the relatively low-frequency region. It is valid. Therefore, of the 64 transform coefficients S uv , 12 transform coefficients E = {(u, v) corresponding to the base image surrounded by the broken line in FIG.
= (0,2), (0,3), (0,4), (1,2),
(1,3), (1,1), (2,2), (2,1),
Only (3, 1), (2, 0), (3, 0), (4, 0)} will be selected as stripe evaluation targets. It goes without saying that other combinations of conversion coefficients may be used.

【0053】図6は、上記選択された12個の変換係数
を表にしたものであり、縞方向および縞周期で分類して
いる。横グループ(Y_E)には変換係数S02,S03
よびS04が含まれ、図5に示す基底画像から判るように
横方向の縞を含んでいる。また、横斜めグループ(YN
_E)には変換係数S12およびS13が含まれ、図5に示
す基底画像から判るように横方向に近い斜めの縞を含ん
でいる。また、斜めグループ(N_E)には変換係数S
11およびS22が含まれ、図5に示す基底画像から判るよ
うに斜めの縞を含んでいる。また、縦斜めグループ(T
N_E)には変換係数S21およびS31が含まれ、図5に
示す基底画像から判るように縦方向に近い斜めの縞を含
んでいる。さらには、縦グループ(T_E)には変換係
数S20,S30およびS40が含まれ、図5に示す基底画像
から判るように縦方向の縞を含んでいる。
FIG. 6 is a table showing the selected twelve transform coefficients, which are classified by the stripe direction and the stripe period. The horizontal group (Y_E) includes transform coefficients S 02 , S 03 and S 04 , and includes horizontal stripes as can be seen from the base image shown in FIG. In addition, the horizontal diagonal group (YN
The _E) contains transform coefficients S 12 and S 13, and includes an oblique stripe near the lateral direction as seen from the base image shown in FIG. The conversion coefficient S is assigned to the diagonal group (N_E).
11 and S 22 are included, includes diagonal stripes as can be seen from the base image shown in FIG. In addition, vertical and diagonal groups (T
The n_e) contains transform coefficients S 21 and S 31, and includes an oblique stripe near the vertical direction as seen from the base image shown in FIG. Further, the vertical group (T_e) is included conversion coefficient S 20, S 30 and S 40, and includes a vertical stripe as seen from the base image shown in FIG.

【0054】検出対象の縞周期が、図6に示す縞周期よ
りも大きい場合には、矩形ブロックMPのサイズを2倍
またはそれ以上に設定するか、矩形ブロックMPのサイ
ズはそのままで撮像画像MIを1/2またはそれ以上に
圧縮すれば良い。
When the fringe period to be detected is larger than the fringe period shown in FIG. 6, the size of the rectangular block MP is set to twice or more, or the size of the rectangular image Should be compressed to 1/2 or more.

【0055】DCT処理部22は、上述した矩形ブロッ
ク単位のDCT処理を64×64個の全ての矩形ブロッ
ク、すなわち矩形ブロックマトリックスMBの全要素に
対して行なうことによって、図6に示す12種類の変換
係数のそれぞれについて、64×64の2次元マトリッ
クスMSuvで表現される縞特徴量の撮像画像全域にわた
る空間分布を求めることが可能になる。MSuvは、次式
によって表わすことができる。
The DCT processing unit 22 performs the above-described DCT processing in units of rectangular blocks on all of the 64 × 64 rectangular blocks, that is, all elements of the rectangular block matrix MB, thereby obtaining the 12 types of rectangular blocks shown in FIG. For each of the transform coefficients, it is possible to obtain the spatial distribution of the fringe feature amount represented by the 64 × 64 two-dimensional matrix MSuv over the entire captured image. MS uv can be represented by the following equation.

【0056】[0056]

【数2】 (Equation 2)

【0057】再び、図2に示すフローチャートの説明に
戻る。次に、平均値/標準偏差算出部23は、2次元マ
トリックスMSuv内の64×64個の値の平均値および
標準偏差を算出する(S3)。撮像画像に縞が含まれな
い場合には、2次元マトリックスMSuv内における値の
ヒストグラムは、0付近に度数が集中した正規分布とな
る。また、撮像画像内の一部の微小領域に縞が発生する
場合には、2次元マトリックスMSuv内における値のヒ
ストグラムは、大局的には正規分布となるが、縞を含む
矩形ブロックの変換係数Suvは0から離れた値となるた
め、正規分布から離れた位置に縞に対応するピークが現
れることになる。
Returning to the description of the flowchart shown in FIG. Next, the average value / standard deviation calculation unit 23 calculates an average value and a standard deviation of 64 × 64 values in the two-dimensional matrix MSuv (S3). When no fringes are included in the captured image, the histogram of the values in the two-dimensional matrix MSuv has a normal distribution in which the frequencies are concentrated near zero. When stripes occur in a part of a minute area in a captured image, the histogram of values in the two-dimensional matrix MSuv generally has a normal distribution. Since S uv is a value apart from 0, a peak corresponding to the fringe appears at a position away from the normal distribution.

【0058】この統計的原理を利用するために、平均値
/標準偏差算出部23は、図6に示す12種類の変換係
数のそれぞれについて正規分布の平均値μuv;(u,
v)∈E、および標準偏差σuv;(u,v)∈Eを算出
する。
In order to utilize this statistical principle, the average value / standard deviation calculation unit 23 calculates the average value μ uv of the normal distribution for each of the 12 types of conversion coefficients shown in FIG.
v) ∈E and standard deviation σ uv ; (u, v) ∈E are calculated.

【0059】そして、縞候補ブロック抽出部24は、標
準偏差σuvを所定の定数Cuv;(u,v)∈E倍した値
を閾値とし、変換係数Suvと平均値μuvとの間の距離が
閾値以上である矩形ブロックの集合を縞候補ブロック群
として抽出する(S4)。図7は、縞候補ブロック群の
抽出の一例を示しており、変換係数Suvと平均値μuv
の間の距離が閾値以上である矩形ブロック群37が縞候
補ブロック群として抽出される。この縞候補ブロック群
GBuvは次式によって表わされる。
Then, the fringe candidate block extracting unit 24 sets a value obtained by multiplying the standard deviation σ uv by a predetermined constant C uv ; (u, v) ∈E as a threshold, and calculates a value between the conversion coefficient S uv and the average value μ uv. A set of rectangular blocks whose distance is equal to or larger than the threshold is extracted as a stripe candidate block group (S4). FIG. 7 shows an example of extraction of a fringe candidate block group. A rectangular block group 37 in which the distance between the conversion coefficient S uv and the average value μ uv is equal to or larger than a threshold is extracted as a fringe candidate block group. The stripe candidate block group GB uv is represented by the following equation.

【0060】[0060]

【数3】 (Equation 3)

【0061】なお、特殊な場合として、縞が撮像画像の
全域または大半の領域で発生する場合もあるため、算出
された標準偏差σuvの値をそのまま用いるのではなく、
その値を直接管理して撮像画像全域に対して評価を行な
う方法と併用することが望ましい。
As a special case, stripes may occur in the entire area or most of the area of the captured image. Therefore, the calculated value of the standard deviation σ uv is not used as it is.
It is desirable to use the method in combination with a method of directly managing the value and evaluating the whole captured image.

【0062】また、縞候補ブロック抽出部24は、閾値
として標準偏差σuvをCuv倍した値を用いることによ
り、撮像画像全域の中から相対的に変換係数値が0から
離れている部分、すなわち相対的に縞コントラスト(縞
の振幅)の高い部分を抽出している。この処理によっ
て、撮像の際の照明強度の変化や検査対象物表面の光反
射率の変化による縞コントラストの絶対的な変化の影響
をなくし、ロバスト性の高い検査が可能となる。
Further, the fringe candidate block extraction unit 24 uses the value obtained by multiplying the standard deviation σ uv by C uv as the threshold value, so that the portion where the conversion coefficient value is relatively distant from 0 in the entire captured image, That is, a portion having a relatively high fringe contrast (fringe amplitude) is extracted. This processing eliminates the influence of an absolute change in the fringe contrast due to a change in the illumination intensity during imaging and a change in the light reflectance of the surface of the inspection object, and enables a highly robust inspection.

【0063】再び、図2に示すフローチャートの説明に
戻る。次に、方向別フィルタ処理部25は、縞候補ブロ
ック抽出部24によって抽出された12種類の変換係数
uvに対応する縞候補ブロック群GBuvに対して、縞の
2次元的な形状特性を考慮したフィルタ処理を行ない、
所定の特徴量を有する縞の発生領域を検出する(S
5)。
Returning to the description of the flowchart shown in FIG. Next, the direction-specific filter processing unit 25 applies a two-dimensional shape characteristic of the stripe to the stripe candidate block group GB uv corresponding to the twelve types of transform coefficients S uv extracted by the stripe candidate block extraction unit 24. Filtering takes into account
A region where a stripe having a predetermined characteristic amount is generated is detected (S
5).

【0064】縞の2次元的な形状特性、特に縞の方向や
縞の周期の変化は2次元空間的には滑らかであるため、
微小領域におけるその変化は無視できる程度である。方
向別フィルタ処理部25は、図6に示す5つの方向別グ
ループのそれぞれに対して、縞の2次元的な形状特性を
考慮したオペレータを用いてフィルタ処理を行なう。図
8は、そのオペレータの形状の一例であって、(a)に
示す横グループ用マスク(Y_MSK)、(b)に示す
横斜めグループ用マスク(YN_MSK)、(c)に示
す斜めグループ用マスク(N_MSK)、(d)に示す
縦斜めグループ用マスク(TN_MSK)および(e)
に示す縦グループ用マスク(T_MSK)から構成され
る。なお、オペレータは図8(a)〜(e)に示す以外
の形状であっても良い。
Since the two-dimensional shape characteristics of the stripe, particularly the change in the direction of the stripe and the period of the stripe, are smooth in two-dimensional space,
The change in the minute area is negligible. The direction-specific filter processing unit 25 performs filter processing on each of the five direction-specific groups illustrated in FIG. 6 using an operator that takes into account the two-dimensional shape characteristics of the stripes. FIG. 8 shows an example of the shape of the operator, which is a horizontal group mask (Y_MSK) shown in (a), a horizontal diagonal group mask (YN_MSK) shown in (b), and a diagonal group mask shown in (c). (N_MSK), vertical and diagonal group masks (TN_MSK) shown in (d) and (e)
The vertical group mask (T_MSK) shown in FIG. The operator may have a shape other than those shown in FIGS.

【0065】たとえば、横グループY_E={(u,
v)=(0,2),(0,3),(0,4)}に含まれ
る変換係数にフィルタ処理を行なう場合、3つの変換係
数S02,S03およびS04に対応する3種類の縞候補ブロ
ック群GB02,GB03およびGB04から構成される横縞
候補ブロック群Y_GBは次式によって表わすことがで
きる。
For example, the horizontal group Y_E = {(u,
v) = 3, corresponding to three transform coefficients S 02 , S 03 and S 04 when performing filter processing on transform coefficients included in (0,2), (0,3), (0,4)} The horizontal stripe candidate block group Y_GB including the stripe candidate block groups GB 02 , GB 03, and GB 04 can be represented by the following equation.

【0066】[0066]

【数4】 (Equation 4)

【0067】この横縞候補ブロック群Y_GBの抽出
は、64×64個の矩形ブロックマトリックスMB上を
順に走査し、上記3種類の縞候補ブロック群GB02,G
03およびGB04のうち、少なくとも1つの縞候補ブロ
ックが存在する矩形ブロックを探索することによって可
能である。そして、方向別フィルタ処理部25は、この
横縞候補ブロック群Y_GBの中から、図8(a)に示
す横グループ用マスクY_MSKの形で連続して横縞候
補ブロックが存在するブロックのみを横縞ブロック群Y
_WBとして残すことにより、孤立した縞候補ブロック
を除去する。この連続する横縞候補ブロックのみを抽出
する操作を、演算子f[Y_MSK]・と定義すれば、横縞ブ
ロック群Y_WBは次式によって表わすことができる。
The extraction of the horizontal stripe candidate block group Y_GB is performed by sequentially scanning the 64 × 64 rectangular block matrix MB, and the above three types of stripe candidate block groups GB 02 , G
This is possible by searching for a rectangular block in which at least one fringe candidate block exists among B 03 and GB 04 . Then, from the horizontal stripe candidate block group Y_GB, the direction-specific filter processing unit 25 removes only blocks in which horizontal stripe candidate blocks are continuously present in the form of a horizontal group mask Y_MSK shown in FIG. Y
By leaving as _WB, an isolated fringe candidate block is removed. If the operation of extracting only the continuous horizontal stripe candidate blocks is defined as an operator f [ Y_MSK ] ·, the horizontal stripe block group Y_WB can be expressed by the following equation.

【0068】[0068]

【数5】 (Equation 5)

【0069】図9は、この横縞ブロックの抽出を模式的
に示す図である。図9(a)〜図9(c)に示す縞候補
ブロック群GB02,GB03およびGB04のうち、少なく
とも1つの縞候補ブロックが存在するブロックを探索す
ることによって、図9(d)に示す横縞候補ブロック群
Y_GBを抽出することができる。そして、方向別フィ
ルタ処理部25が横グループ用マスクY_MSKを用い
て、図9(d)に示す横縞候補ブロック群Y_GBに対
してフィルタ処理を行なうことによって、図9(e)に
示す横縞ブロック群Y_WBを抽出する。
FIG. 9 is a diagram schematically showing the extraction of the horizontal stripe block. By searching for a block in which at least one fringe candidate block exists from among the fringe candidate block groups GB 02 , GB 03, and GB 04 shown in FIGS. 9A to 9C, FIG. The horizontal stripe candidate block group Y_GB shown can be extracted. Then, the direction-specific filter processing unit 25 performs a filtering process on the horizontal stripe candidate block group Y_GB shown in FIG. 9D using the horizontal group mask Y_MSK, and thereby the horizontal stripe block group shown in FIG. Extract Y_WB.

【0070】方向別フィルタ処理部25は、同様のフィ
ルタ処理を横斜めグループYN_E、斜めグループN_
E、縦斜めグループTN_E、および縦グループT_E
に対して行なう。その結果抽出された横斜め縞ブロック
群YN_WB、斜め縞ブロック群N_WB、縦斜め縞ブ
ロック群TN_WB、縦縞ブロック群T_WB、および
上述した横縞ブロック群Y_WBの論理和を求めること
により、全方向の縞ブロック群を重ねて得られた全方位
縞ブロック群WBを、最終結果である縞検出領域として
出力する。この全方位縞ブロック群WBは、次式によっ
て表わすことができる。
The direction-specific filter processing unit 25 performs the same filter processing on the horizontal and oblique group YN_E and the oblique group N_
E, vertical and diagonal group TN_E, and vertical group T_E
Perform for By obtaining the logical sum of the extracted horizontal and oblique stripe block group YN_WB, the oblique stripe block group N_WB, the vertical and oblique stripe block group TN_WB, the vertical stripe block group T_WB, and the above-described horizontal stripe block group Y_WB, the stripe blocks in all directions are obtained. The omnidirectional fringe block group WB obtained by superimposing the groups is output as a fringe detection area which is the final result. This omnidirectional stripe block group WB can be represented by the following equation.

【0071】[0071]

【数6】 (Equation 6)

【0072】以上説明した縞検出装置は、コンピュータ
に縞検出プログラムを実行させることによって実現可能
である。このコンピュータによって縞検出装置を実現す
る方法について以下に説明するが、本実施の形態におけ
る縞検出装置はこれに限られるものではない。たとえ
ば、プログラム処理の中で最も時間を要するDCT処理
をハードウェア化し、処理の高速化を図ることも可能で
ある。
The fringe detecting device described above can be realized by causing a computer to execute a fringe detecting program. A method for realizing the fringe detecting device by this computer will be described below, but the fringe detecting device in the present embodiment is not limited to this. For example, the DCT processing that requires the longest time in the program processing can be implemented by hardware to speed up the processing.

【0073】図10は、本発明の縞検出装置の外観例を
示す図である。縞検出装置は、コンピュータ本体1、グ
ラフィックディスプレイ装置2、磁気テープ4が装着さ
れる磁気テープ装置3、キーボード5、マウス6、CD
−ROM(Compact Disc-Read Only Memory )8が装着
されるCD−ROM装置7、および通信モデム9を含
む。縞検出プログラムは、磁気テープ4またはCD―R
OM8等の記憶媒体によって供給され、コンピュータ本
体1によって実行される。また、縞検出プログラムは他
のコンピュータより通信回線を経由し、通信モデム9を
介してコンピュータ本体1に供給されてもよい。
FIG. 10 is a diagram showing an example of the appearance of the fringe detecting device of the present invention. The fringe detecting device includes a computer main body 1, a graphic display device 2, a magnetic tape device 3 on which a magnetic tape 4 is mounted, a keyboard 5, a mouse 6, a CD.
-A communication modem 9 including a CD-ROM device 7 to which a ROM (Compact Disc-Read Only Memory) 8 is mounted. The fringe detection program is a magnetic tape 4 or CD-R
It is supplied by a storage medium such as OM8 and executed by the computer main body 1. Further, the fringe detection program may be supplied to the computer main body 1 from another computer via a communication line and a communication modem 9.

【0074】図11は、本実施の形態における縞検出装
置の構成例を示すブロック図である。図10に示すコン
ピュータ本体1は、CPU10、ROM(Read Only Mem
ory)11、RAM(Random Access Memory)12および
ハードディスク13を含む。CPU10は、グラフィッ
クディスプレイ装置2、磁気テープ装置3、キーボード
5、マウス6、CD−ROM装置7、通信モデム9、R
OM11、RAM12またはハードディスク13との間
でデータを入出力しながら処理を行う。磁気テープ4ま
たはCD−ROM8に記録された縞検出プログラムは、
CPU10により磁気テープ装置3またはCD−ROM
装置7を介して一旦ハードディスク13に格納される。
CPU10は、ハードディスク13から適宜縞検出プロ
グラムをRAM12にロードして実行することによって
縞の検出を行う。
FIG. 11 is a block diagram showing an example of the configuration of the fringe detecting device according to the present embodiment. A computer body 1 shown in FIG. 10 includes a CPU 10, a ROM (Read Only Mem
ory) 11, a RAM (Random Access Memory) 12, and a hard disk 13. The CPU 10 includes a graphic display device 2, a magnetic tape device 3, a keyboard 5, a mouse 6, a CD-ROM device 7, a communication modem 9,
The processing is performed while inputting / outputting data to / from the OM 11, the RAM 12, or the hard disk 13. The fringe detection program recorded on the magnetic tape 4 or the CD-ROM 8 is
Magnetic tape device 3 or CD-ROM by CPU 10
The data is temporarily stored in the hard disk 13 via the device 7.
The CPU 10 detects a fringe by appropriately loading a fringe detection program from the hard disk 13 into the RAM 12 and executing the program.

【0075】以上説明したように、本実施の形態におけ
る縞検出装置によれば、撮像画像を矩形ブロックに細分
化し、矩形ブロックのそれぞれにDCT処理を行なって
縞の空間周波数解析を行なうようにしたので、縞の方向
を含めた2次元的な特徴解析が可能となった。
As described above, according to the fringe detecting device of the present embodiment, the captured image is subdivided into rectangular blocks, and the rectangular blocks are subjected to DCT processing to analyze the spatial frequency of the fringes. Therefore, two-dimensional feature analysis including the direction of the stripe can be performed.

【0076】また、矩形ブロック単位で縞の特徴量(縞
の向き、周期、振幅)を抽出するようにしたので、矩形
ブロックの大きさ程度の微小領域に発生する縞であって
も検出することが可能となった。
Further, since the feature amount of the stripe (direction, period, and amplitude of the stripe) is extracted for each rectangular block, it is possible to detect even a stripe that occurs in a small area of about the size of the rectangular block. Became possible.

【0077】また、2次元マトリックス内で画像の振幅
の値が比較的大きい矩形ブロックを縞候補ブロックとし
て抽出するようにしたので、撮像の際の照明強度の変化
や検査対象物の表面の光反射率の変化による縞コントラ
ストの変化による影響をなくし、ロバスト性の高い検出
が可能となった。
Since a rectangular block having a relatively large amplitude value of an image in a two-dimensional matrix is extracted as a stripe candidate block, a change in illumination intensity at the time of imaging and light reflection on the surface of the inspection object are performed. The effect of the change in the fringe contrast due to the change in the rate was eliminated, and highly robust detection became possible.

【0078】さらには、縞の2次元的な形状特性を考慮
したフィルタ処理を行なうようにしたので、白色ノイ
ズ、検査対象物の表面の反射ムラまたはテクスチャによ
る明度変化の影響を除去することが可能となった。
Further, since the filter processing is performed in consideration of the two-dimensional shape characteristics of the stripes, it is possible to remove the influence of brightness change due to white noise, uneven reflection on the surface of the inspection object, or texture. It became.

【0079】(実施の形態2)実施の形態2における感
光体ドラム検査装置は、実施の形態1における縞検出装
置を複写機等に用いられる感光体ドラム表面の薄膜に応
用したものである。
(Embodiment 2) The photoconductor drum inspection apparatus according to Embodiment 2 is obtained by applying the fringe detection apparatus according to Embodiment 1 to a thin film on the surface of a photoconductor drum used in a copying machine or the like.

【0080】図12は、感光体ドラムの表面付近の断面
構造を示している。感光体ドラム40は、アルミ素管4
1と、アルミ素管41の表面に形成された感光体である
多層薄膜42とを含む。この感光体ドラム40の表面
に、波長λの単一波長の光源43を照射すると、多層薄
膜42の厚さdに依存した光干渉が発生する。そのた
め、厚さdに変化がある場合には地図の等高線のような
干渉縞が観察される。多層薄膜42の厚さが急激に変化
する不良部分があると、複写機においては複写紙上にこ
の不良部分に対応した濃淡ムラが発生する。この不良部
分においては、干渉縞の間隔が狭くなるので、干渉縞の
縞周期が短い部分を検出することによって感光体ドラム
40の不良箇所を検出することが可能となる。
FIG. 12 shows a cross-sectional structure near the surface of the photosensitive drum. The photoconductor drum 40 is made of an aluminum pipe 4
1 and a multilayer thin film 42 which is a photoconductor formed on the surface of the aluminum tube 41. When the surface of the photosensitive drum 40 is irradiated with a light source 43 having a single wavelength of λ, light interference depending on the thickness d of the multilayer thin film 42 occurs. Therefore, when there is a change in the thickness d, interference fringes such as contour lines of a map are observed. If there is a defective portion where the thickness of the multilayer thin film 42 changes abruptly, in a copying machine, shading unevenness corresponding to the defective portion occurs on the copy paper. In this defective portion, the interval between the interference fringes becomes narrow, so that it is possible to detect a defective portion of the photosensitive drum 40 by detecting a portion where the fringe cycle of the interference fringes is short.

【0081】図13は、本実施の形態における感光体ド
ラム検査装置の概略構成を示すブロック図である。この
感光体ドラム検査装置は、単一波長の光源43と、感光
体ドラム40からの正反射光を撮像するラインセンサ4
4と、感光体ドラム40を回転させる回転駆動部45
と、回転駆動部45の回転を制御する回転制御部46
と、ラインセンサ44によって撮像された画像を記憶す
る画像メモリ47と、縞検出を行なう縞検出処理部48
とを含む。
FIG. 13 is a block diagram showing a schematic configuration of a photosensitive drum inspection apparatus according to the present embodiment. The photoconductor drum inspection apparatus includes a light source 43 having a single wavelength, and a line sensor 4 for imaging regular reflection light from the photoconductor drum 40.
4 and a rotation drive unit 45 for rotating the photosensitive drum 40
And a rotation control unit 46 for controlling the rotation of the rotation drive unit 45.
, An image memory 47 for storing an image captured by the line sensor 44, and a fringe detection processing unit 48 for performing fringe detection
And

【0082】光源43は、光が感光体ドラム40の長手
方向全域に照射されるように配置されている。また、ラ
インセンサ44は、感光体ドラム40の長手方向全域を
撮像するように配置されている。回転制御部46は、ラ
インセンサ44による撮像に同期して回転駆動部45の
回転を制御する。たとえば、画像メモリ47の記憶容量
が2048画素×2048画素分であれば、回転制御部
46は感光体ドラム40の表面全域の画像(1フレー
ム)が画像メモリ47の記憶容量に収まるように回転駆
動部45を制御して感光体ドラム40を回転させる。
The light source 43 is arranged so that light is applied to the entire area of the photosensitive drum 40 in the longitudinal direction. The line sensor 44 is arranged so as to capture an image of the entire photosensitive drum 40 in the longitudinal direction. The rotation control unit 46 controls the rotation of the rotation drive unit 45 in synchronization with the imaging by the line sensor 44. For example, if the storage capacity of the image memory 47 is 2048 pixels × 2048 pixels, the rotation control unit 46 rotates the image (one frame) of the entire surface of the photosensitive drum 40 so that the image (one frame) fits in the storage capacity of the image memory 47. The controller 45 is controlled to rotate the photosensitive drum 40.

【0083】縞検出処理部48は、画像メモリ47に格
納された1フレーム分の画像に対して縞検出処理を行な
うが、実施の形態1における縞検出装置の処理手順と同
じであるので、詳細な説明は繰り返さない。
The fringe detection processing unit 48 performs fringe detection processing on the image of one frame stored in the image memory 47. Since the processing procedure is the same as the processing procedure of the fringe detection device in the first embodiment, the details are described in detail. Detailed description will not be repeated.

【0084】以上説明したように、本実施の形態におけ
る感光体ドラム検査装置によれば、感光体ドラムの表面
の不良部分を自動的に検出することが可能となり、実施
の形態1における縞検出装置において説明した効果を感
光体ドラムの検査においても得ることが可能となった。
As described above, according to the photoconductor drum inspection apparatus of the present embodiment, it is possible to automatically detect a defective portion on the surface of the photoconductor drum. Can be obtained also in the inspection of the photosensitive drum.

【0085】(実施の形態3)実施の形態3における液
晶パネル検査装置は、実施の形態1における縞検出装置
を液晶パネルにおける貼り合わせガラス間のギャップム
ラ検査に応用したものである。
(Embodiment 3) A liquid crystal panel inspection apparatus according to Embodiment 3 is an application of the fringe detection apparatus according to Embodiment 1 to inspection of gap unevenness between bonded glasses in a liquid crystal panel.

【0086】図14は、液晶パネル49の断面構造を示
している。液晶パネル49は、2枚のガラス50と、こ
の2枚のガラス50間のギャップに注入される液晶51
とを含む。この液晶パネル49の表面に波長λの単一波
長の光源53を照射すると、ガラス間ギャップの値dに
依存した光干渉が発生する。そのため、ガラス間ギャッ
プの値dに変化がある場合には地図の等高線のような干
渉縞が観察される。
FIG. 14 shows a sectional structure of the liquid crystal panel 49. The liquid crystal panel 49 includes two glasses 50 and a liquid crystal 51 injected into a gap between the two glasses 50.
And When the surface of the liquid crystal panel 49 is irradiated with the light source 53 having a single wavelength of λ, optical interference occurs depending on the value d of the gap between the glasses. Therefore, when there is a change in the value d of the gap between glasses, an interference fringe like a contour line of a map is observed.

【0087】液晶パネルの製造工程においては、ガラス
間ギャップに液晶51が注入されるため、ガラス間ギャ
ップのギャップムラが製品品質を左右することになる。
したがって、干渉縞が発生する部分を抽出することによ
ってギャップムラを検出し、液晶パネル49の不良を発
見することが可能となる。
In the manufacturing process of the liquid crystal panel, the liquid crystal 51 is injected into the gap between the glasses, so that the gap unevenness of the gap between the glasses affects the product quality.
Therefore, it is possible to detect gap unevenness by extracting a portion where interference fringes occur, and to find out a defect of the liquid crystal panel 49.

【0088】図15は、本実施の形態における液晶パネ
ル検査装置の概略構成を示すブロック図である。この液
晶パネル検査装置は、単一波長の光源53と、液晶パネ
ル49に発生した干渉縞を撮像するラインセンサ52
と、ラインセンサ52によって撮像された画像を記憶す
る画像メモリ47と、縞検出を行なう縞検出処理部48
とを含む。
FIG. 15 is a block diagram showing a schematic configuration of a liquid crystal panel inspection apparatus according to the present embodiment. The liquid crystal panel inspection apparatus includes a light source 53 having a single wavelength and a line sensor 52 for imaging interference fringes generated on the liquid crystal panel 49.
, An image memory 47 for storing an image captured by the line sensor 52, and a fringe detection processing unit 48 for performing fringe detection
And

【0089】光源53は、光が液晶パネル49の表面の
全域に拡散照射されるように配置されている。また、ラ
インセンサ52は、液晶パネル49の全域を撮像するよ
うに配置されている。たとえば、画像メモリ47の記憶
容量が512画素×512画素分であれば、液晶パネル
49の表面全域の画像(1フレーム)が画像メモリ47
の記憶容量に収まるように撮像が行なわれる。
The light source 53 is arranged so that light is diffused and radiated over the entire surface of the liquid crystal panel 49. Further, the line sensor 52 is disposed so as to capture an image of the entire area of the liquid crystal panel 49. For example, if the storage capacity of the image memory 47 is 512 pixels × 512 pixels, an image (one frame) of the entire surface of the liquid crystal panel 49 is stored in the image memory 47.
The imaging is performed so as to fit in the storage capacity of.

【0090】縞検出処理部48は、画像メモリ47に格
納された1フレーム分の画像に対して縞検出処理を行な
うが、実施の形態1における縞検出装置の処理手順と同
じであるので、詳細な説明は繰り返さない。
The fringe detection processing unit 48 performs fringe detection processing on an image for one frame stored in the image memory 47. Since the processing procedure is the same as that of the fringe detecting apparatus in the first embodiment, the details are described in detail. Detailed description will not be repeated.

【0091】以上説明したように、本実施の形態におけ
る液晶パネル検査装置によれば、液晶パネルの表面の不
良部分を自動的に検出することが可能となり、実施の形
態1における縞検出装置において説明した効果を液晶パ
ネルの検査においても得ることが可能となった。
As described above, according to the liquid crystal panel inspection apparatus of the present embodiment, it is possible to automatically detect a defective portion on the surface of a liquid crystal panel. This effect can be obtained even in the inspection of the liquid crystal panel.

【0092】今回開示された実施の形態は、すべての点
で例示であって制限的なものではないと考えられるべき
である。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請
求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味
および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図さ
れる。
The embodiments disclosed this time are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の実施の形態1における縞検出装置の概
略構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a fringe detection device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施の形態1における縞検出装置の処
理手順を説明するためのフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart illustrating a processing procedure of the fringe detection device according to the first embodiment of the present invention.

【図3】検査対象物の表面に現れる光学的縞を模式的に
示す図である。
FIG. 3 is a diagram schematically showing optical fringes appearing on the surface of an inspection object.

【図4】撮像画像を矩形ブロックに細分化した様子を示
す図である。
FIG. 4 is a diagram showing a state in which a captured image is subdivided into rectangular blocks.

【図5】変換係数Suvに対応する基底画像を示す図であ
る。
FIG. 5 is a diagram showing a base image corresponding to a transform coefficient Suv .

【図6】選択された12個の変換係数を表にしたもので
ある。
FIG. 6 is a table showing twelve selected transform coefficients.

【図7】縞候補ブロック群の抽出の一例を示す図であ
る。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of extraction of a stripe candidate block group.

【図8】フィルタ処理に使用されるオペレータの形状の
一例を示す図である。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the shape of an operator used for the filtering process.

【図9】横縞ブロック群の抽出を説明するための図であ
る。
FIG. 9 is a diagram for describing extraction of a horizontal stripe block group.

【図10】実施の形態1における縞検出を実現するコン
ピュータの外観の一例を示す図である。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an external appearance of a computer that realizes fringe detection according to the first embodiment.

【図11】図10に示すコンピュータの構成例を示す図
である。
11 is a diagram illustrating a configuration example of a computer illustrated in FIG.

【図12】感光体ドラムの表面付近の断面構造を示す図
である。
FIG. 12 is a diagram illustrating a cross-sectional structure near a surface of a photoconductor drum.

【図13】感光体ドラム検査装置の概略構成を示す図で
ある。
FIG. 13 is a diagram illustrating a schematic configuration of a photoconductor drum inspection apparatus.

【図14】液晶パネルの断面構造を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a cross-sectional structure of a liquid crystal panel.

【図15】液晶パネル検査装置の概略構成を示す図であ
る。
FIG. 15 is a diagram showing a schematic configuration of a liquid crystal panel inspection device.

【図16】従来の縞の周期の計測における問題点を説明
するための図である。
FIG. 16 is a diagram for explaining a problem in the conventional measurement of the fringe period.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 コンピュータ本体 2 グラフィックディスプレイ装置 3 磁気テープ装置 4 磁気テープ 5 キーボード 6 マウス 7 CD−ROM装置 8 CD−ROM 9 通信モデム 10 CPU 11 ROM 12 RAM 13 ハードディスク 21 矩形ブロック分割部 22 DCT処理部 23 平均値/標準偏差算出部 24 縞候補ブロック抽出部 25 方向別フィルタ処理部 26 処理結果マージ部 40 感光体ドラム 41 アルミ素管 42 多層薄膜 43,53 光源 44,52 ラインセンサ 45 回転駆動部 46 回転制御部 47 画像メモリ 48 縞検出処理部 49 液晶パネル 50 ガラス 51 液晶 Reference Signs List 1 computer main body 2 graphic display device 3 magnetic tape device 4 magnetic tape 5 keyboard 6 mouse 7 CD-ROM device 8 CD-ROM 9 communication modem 10 CPU 11 ROM 12 RAM 13 hard disk 21 rectangular block division unit 22 DCT processing unit 23 average value / Standard deviation calculation unit 24 stripe candidate block extraction unit 25 direction-specific filter processing unit 26 processing result merge unit 40 photoconductor drum 41 aluminum tube 42 multilayer thin film 43,53 light source 44,52 line sensor 45 rotation drive unit 46 rotation control unit 47 image memory 48 fringe detection processing unit 49 liquid crystal panel 50 glass 51 liquid crystal

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06F 15/70 330F Fターム(参考) 2F065 AA49 AA56 BB02 CC25 DD11 FF06 FF51 GG16 GG18 GG21 JJ02 JJ03 JJ25 JJ26 QQ00 QQ21 QQ24 QQ32 QQ33 QQ42 SS13 2G051 AA73 AA90 AB20 BA20 CA03 CA04 CB01 DA08 EA14 EA20 EB01 EB02 EC02 EC03 EC05 ED01 FA10 5B057 AA03 CG05 CH09 DA03 DB02 DC22 5L096 BA03 CA16 FA26 FA32 FA33 GA19 GA55 9A001 EE02 HH28 JJ45 KK54 LL08──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G06F 15/70 330F F-term (Reference) 2F065 AA49 AA56 BB02 CC25 DD11 FF06 FF51 GG16 GG18 GG21 JJ02 JJ03 JJ25 JJ26 QQ00 QQ21 QQ24 QQ32 QQ33 QQ42 SS13 2G051 AA73 AA90 AB20 BA20 CA03 CA04 CB01 DA08 EA14 EA20 EB01 EB02 EC02 EC03 EC05 ED01 FA10 5B057 AA03 CG05 CH09 DA03 DB02 DC22 5L096 BA03 CA16 FA26 FA32.

Claims (12)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 撮像された検査対象物の光学的縞の画像
を複数の画素集合で構成されるブロックに分割するため
の分割手段と、 前記分割手段によって分割されたブロック内の情報に対
して離散コサイン変換を行なうための処理手段と、 前記処理手段による処理結果に基づいて前記検査対象物
を評価するための評価手段とを含む縞検出装置。
A dividing unit configured to divide a captured image of an optical fringe of an inspection object into blocks each including a plurality of pixel sets; A fringe detection device, comprising: processing means for performing discrete cosine transform; and evaluation means for evaluating the inspection object based on a processing result of the processing means.
【請求項2】 前記評価手段は、前記処理手段によって
得られた変換係数毎に2次元マトリックスを生成し、該
2次元マトリックス内において相対的に振幅の大きいブ
ロックを縞候補ブロックとして抽出するための抽出手段
を含む、請求項1記載の縞検出装置。
2. The evaluation means for generating a two-dimensional matrix for each transform coefficient obtained by the processing means, and extracting a block having a relatively large amplitude in the two-dimensional matrix as a stripe candidate block. The fringe detecting device according to claim 1, further comprising an extracting unit.
【請求項3】 前記抽出手段は、前記処理手段による処
理結果に対して変換係数毎に平均値および標準偏差を算
出するための算出手段と、 前記算出手段によって算出された平均値および標準偏差
に基づいて前記縞候補ブロックを抽出するための縞候補
ブロック抽出手段とを含む、請求項2記載の縞検出装
置。
3. The calculating means for calculating an average value and a standard deviation for each conversion coefficient with respect to a processing result by the processing means, and calculating the average value and the standard deviation calculated by the calculating means. 3. A fringe detecting apparatus according to claim 2, further comprising: a fringe candidate block extracting means for extracting the fringe candidate block based on the pattern.
【請求項4】 前記縞候補ブロック抽出手段は、ブロッ
クの変換係数と前記平均値との間の距離が、前記標準偏
差に所定値を乗算した値以上であるブロックを縞候補ブ
ロックとして抽出するための手段を含む、請求項3記載
の縞検出装置。
4. A fringe candidate block extracting means for extracting, as a fringe candidate block, a block in which a distance between a transform coefficient of the block and the average value is equal to or greater than a value obtained by multiplying the standard deviation by a predetermined value. 4. The fringe detecting device according to claim 3, comprising:
【請求項5】 前記評価手段はさらに、前記抽出手段に
よって抽出された縞候補ブロックの中から縞特徴量が類
似し、縞候補ブロックが互いに隣接するブロックを抽出
するための縞抽出手段を含む、請求項2〜4のいずれか
に記載の縞検出装置。
5. The evaluation means further includes a stripe extraction means for extracting blocks in which the stripe feature amounts are similar from among the stripe candidate blocks extracted by the extraction means and the stripe candidate blocks are adjacent to each other. The fringe detection device according to claim 2.
【請求項6】 前記縞抽出手段は、前記抽出手段によっ
て抽出された変換係数毎の縞候補ブロックに対して、方
向性を考慮したフィルタ処理を行なうためのフィルタ処
理手段を含む、請求項5記載の縞検出装置。
6. The fringe extracting unit includes a filtering unit for performing a filtering process in consideration of directionality on a fringe candidate block for each transform coefficient extracted by the extracting unit. Fringe detector.
【請求項7】 前記縞検出装置はさらに、前記フィルタ
処理手段による変換係数毎の処理結果をマージするため
のマージ手段を含む、請求項6記載の縞検出装置。
7. The fringe detecting device according to claim 6, wherein said fringe detecting device further includes a merging unit for merging a processing result of each transform coefficient by said filter processing unit.
【請求項8】 前記処理手段は、離散コサイン変換によ
って得られた変換係数のうち、特定の変換係数のみを抽
出するための手段を含む、請求項1〜7のいずれかに記
載の縞検出装置。
8. The fringe detecting device according to claim 1, wherein said processing means includes means for extracting only a specific transform coefficient from transform coefficients obtained by discrete cosine transform. .
【請求項9】 感光体ドラムに光を照射するための発光
手段と、 前記発光手段からの光の反射光によって発生する感光体
ドラムの光学的縞を撮像するための撮像手段と、 前記感光体ドラムの回転を制御するための制御手段と、 前記撮像手段によって撮像された画像を複数の画素集合
で構成されるブロックに分割するための分割手段と、 前記分割手段によって分割されたブロック内の情報に対
して離散コサイン変換を行なうための処理手段と、 前記処理手段による処理結果に基づいて前記感光体ドラ
ムを評価するための評価手段とを含む感光体ドラム検査
装置。
9. A light emitting unit for irradiating the photosensitive drum with light; an imaging unit for imaging optical fringes of the photosensitive drum generated by reflected light of the light from the light emitting unit; Control means for controlling the rotation of the drum; dividing means for dividing the image taken by the image pickup means into blocks composed of a plurality of pixel sets; information in the blocks divided by the dividing means A photosensitive drum inspection apparatus comprising: a processing unit for performing a discrete cosine transform on the photosensitive drum; and an evaluation unit for evaluating the photosensitive drum based on a processing result of the processing unit.
【請求項10】 液晶パネルに光を照射するための発光
手段と、 前記発光手段からの光の反射光によって発生する液晶パ
ネルの光学的縞を撮像するための撮像手段と、 前記撮像手段によって撮像された画像を複数の画素集合
で構成されるブロックに分割するための分割手段と、 前記分割手段によって分割されたブロック内の情報に対
して離散コサイン変換を行なうための処理手段と、 前記処理手段による処理結果に基づいて前記液晶パネル
を評価するための評価手段とを含む液晶パネル検査装
置。
10. A light emitting unit for irradiating light to a liquid crystal panel, an image pickup unit for picking up an optical stripe of the liquid crystal panel generated by reflected light of the light from the light emitting unit, and an image pickup unit for picking up an image. Dividing means for dividing the divided image into blocks composed of a plurality of pixel sets, processing means for performing discrete cosine transform on information in the blocks divided by the dividing means, and the processing means A liquid crystal panel inspection apparatus, comprising: an evaluation unit for evaluating the liquid crystal panel based on a processing result of the liquid crystal panel.
【請求項11】 撮像された検査対象物の光学的縞の画
像を複数の画素集合で構成されるブロックに分割するス
テップと、 前記分割されたブロック内の情報に対して離散コサイン
変換を行なうステップと、 前記離散コサイン変換の処理結果に基づいて前記検査対
象物を評価するステップとを含む縞検出方法。
11. A step of dividing a captured image of an optical fringe of an inspection object into blocks each including a plurality of pixel sets, and performing a discrete cosine transform on information in the divided blocks. And a step of evaluating the inspection object based on a processing result of the discrete cosine transform.
【請求項12】 撮像された検査対象物の光学的縞の画
像を複数の画素集合で構成されるブロックに分割するス
テップと、 前記分割されたブロック内の情報に対して離散コサイン
変換を行なうステップと、 前記離散コサイン変換の処理結果に基づいて前記検査対
象物を評価するステップとを含む縞検出プログラムを記
録した媒体。
12. A step of dividing a captured image of an optical fringe of an inspection object into blocks each including a plurality of pixel sets, and a step of performing discrete cosine transform on information in the divided blocks. And a step of evaluating the inspection object based on a result of the discrete cosine transform.
JP09138099A 1999-03-31 1999-03-31 Stripe detection device, photoconductor drum inspection device using the same, liquid crystal panel inspection device using the same, stripe detection method, and medium recording stripe detection program Expired - Lifetime JP3581596B2 (en)

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